Hi，我是顾北！
好久都没写Claude Code AI 编程的文章了，今天在 X 刷到Claude Code 之父Boris Cherny分享了他是如何使用 Claude Code 来提高自己的编码效率的。作为“Claude Code 之父”，Boris 的经验非常实用，他强调 CC 的设计非常灵活，每个人都可以根据需求自定义使用方式。下面，我基于他的分享，整理出一篇技巧汇总，希望能帮到正在使用或准备尝试 CC 的开发者们。
Boris 的设置其实很“朴素”，他没有过多自定义，但通过多实例并行、规划模式和自动化验证等技巧，让 CC 成为他的高效编程伙伴。让我们一起来看看这些 tips！
并行运行多个 Claude 实例
Boris 习惯在终端中同时运行 5 个 Claude 实例。他将终端标签编号为 1-5，并启用系统通知功能，这样当某个 Claude 需要用户输入时，就能及时收到提醒。这避免了单一实例的等待时间，让工作流更流畅。
如果你使用 iTerm2，可以参考 CC 文档中的终端配置：
https://code.claude.com/docs/en/terminal-config#iterm-2-system-notifications
想象一下，同时处理多个任务，AI 像团队成员一样协作，是不是一件很酷的事？
多端协作：终端、网页和手机无缝切换
除了终端，Boris 还会同时在 claude.ai/code 上运行 5-10 个 Claude 实例。他经常将终端会话“移交”到网页（使用 & 命令），或手动在 Chrome 中启动新会话，甚至在手机的 Claude iOS App 上开启任务，早晨启动，随时检查进度。
这种多端切换让 CC 真正融入日常工作。例如，从手机快速启动一个想法，然后在电脑上继续完善。Boris 还提到使用 --teleport 命令在终端和网页间“传送”会话，超级方便！
首选 Opus 4.5 模型，启用思考模式
Boris 对于模型选择很坚定：全部使用 Opus 4.5，并开启思考模式。虽然 Opus 比 Sonnet 模型更大、更慢，但它在工具使用和代码生成上更准确，减少了手动干预，最终反而更快。
他的理由是：“你需要更少的引导，它在工具调用上更出色。”如果你追求高质量输出，不妨试试这个组合，尤其在复杂任务中。
团队共享单一文档，持续优化 AI 行为
在 Claude Code 团队中，他们为仓库维护一个共享的文档（docs），并将其签入 Git。每次发现 Claude 的错误行为，就会更新文档，让 AI 下次避免同样问题。其他团队也有自己的 docs，每个团队负责维护。
这是一种“集体智慧”的积累方式，确保 CC 越来越聪明。Boris 强调，这是团队协作的关键。
在代码审查中集成 CC，自动化文档更新
Boris 在同事的 Pull Request（PR）中经常 @.claude 来添加内容到 docs。作为 PR 的一部分，这利用了 Claude Code 的 GitHub Action（/install-github-action）。他将此比作“复合工程”（Compounding Engineering），每一次审查都让系统更好。
如果你在团队中使用 GitHub，不妨安装这个 Action，让 AI 参与代码审查流程。
以规划模式启动，确保高质量输出
大多数会话，Boris 都从 Plan 模式开始（按 shift+tab 两次切换）。如果目标是创建一个 PR，他会和 Claude 反复讨论计划，直到满意。然后切换到自动接受编辑模式，Claude 通常能一击命中。
Boris 强调：“一个好的计划非常重要！”这避免了盲目生成代码，确保方向正确。
使用斜杠命令自动化日常工作流
Boris 为每天重复的操作创建了斜杠命令（slash commands），这些命令存放在 .claude/commands/ 并签入 Git。例如，/commit-push-pr 命令会预计算 git status 等信息，避免模型反复询问，加速执行。
他和 Claude 每天使用这个命令数十次。这是一种节省提示词的聪明方式，让 AI 也能调用这些命令。
引入子代理，处理特定任务
Boris 常用几个子代理（subagents）：code-simplifier 在代码完成后简化它；verify-app 详细测试 CC 的端到端功能。这些代理自动化了 PR 中的常见工作流，像专职助手一样。
想想看，AI 调用 AI，层层分工，这让复杂项目更易管理。
使用 PostToolUse 钩子格式化代码
Claude 生成的代码通常格式良好，但 Boris 的团队用 PostToolUse 钩子处理最后 10% 的格式问题，避免 CI 中的错误。这是一个小技巧，但能节省调试时间。
预授权常见命令，避免权限中断
Boris 不使用 --dangerously-skip-permissions，而是通过 /permissions 预允许安全的 bash 命令。这些设置存放在 .claude/settings.json 并与团队共享。
这样，Claude 可以顺畅运行常见操作，而不频繁弹出权限提示。
让 Claude 使用你的工具集成
CC 可以自动使用你的工具：搜索 Slack（via MCP server）、运行 BigQuery 查询、抓取 Sentry 日志等。Boris 的 Slack MCP 配置签入 .mcp.json，与团队共享。
这让 AI 成为“全能助手”，处理数据分析、日志检查等非编码任务。
长任务验证：使用代理和钩子
对于耗时任务，Boris 会：
提示 Claude 在完成后用后台代理验证；
使用代理 Stop 钩子更确定性地检查；
或用 ralph-wiggum 插件（由 @GeoffreyHuntley 构想）。
他还会用 --permission-mode=dontAsk 或 --dangerously-skip-permissions 在沙箱中运行，避免中断。
最重要的 tip：给 Claude 验证反馈循环
Boris 强调，这是获得优秀结果的关键。给 Claude 一个验证方式，能 2-3 倍提升质量。例如，在 claude.ai/code 的变更中，Claude 用 Chrome 扩展打开浏览器，测试 UI 并迭代直到完美。
验证形式因领域而异：运行 bash 命令、测试套件，或模拟器测试。投资这个环节，回报巨大！
写在最后
Boris 的分享让我意识到一件事：
真正高效的使用方式，往往不是最复杂的配置，而是最一致的工作流。
他不依赖花哨的自定义，而是建立了一套小而可重复的行动集合，这些行动累积起来形成了巨大的效果。
正如 Boris 所说：
"目标不是精确模仿这个设置，而是借用原则，将它们应用到你的团队、你的仓库、你的约束中。"
你的 Claude Code 使用技巧是什么？欢迎在评论区分享！
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我是顾北，我们下期再见！
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